聲音

潘建偉中國科學院院士中國科學技術大學教授

量子力學和牛頓經典力學有什么不同？未來量子信息技術將如何發展？

在量子通信方面，未來希望我們能夠構建完整的天地一體廣域量子通信網絡技術體系，從而推動量子技術在國防、政務、金融和能源等領域率先廣泛應用，實現量子通信網絡和經典通信網絡的無縫銜接；結合我國未來的登月計劃，實現地球和月球之間的量子糾纏分發，對愛因斯坦的信念是否正確進行一個終極的檢驗。

在量子計算方面，希望我們能夠利用量子模擬揭示新材料設計、新能源開發等重大問題機制，并且具備基本功能的通用量子計算原型機，探索對密碼分析、大數據分析等的應用。

量子信息技術最初發展時備受質疑，甚至被打上“偽科學”標簽，而隨著量子信息技術的發展，之前質疑的聲音也在逐漸減小。主要是大家看到，量子信息還是能夠提供一些有用的東西的。目前，有一些做計算機理論、密碼理論的學者，甚至是數學領域的學者，漸漸加入了量子信息技術研究的隊伍，我相信未來會越來越好。

我認為，自然界創造了人類，人類反過來通過量子力學加深了對自然界的認識，在此基礎上又發明了計算機，如果將量子計算和人工智能結合在一起，可能會加深對人類自身智慧的理解。這也是我們對量子計算機感興趣的原因，希望未來能夠給人類意識問題的認識提供一些有益的探索。

王堅中國工程院院士阿里云創始人

傳統城市交通政策的制定，常常以機動車保有量為基礎，如杭州市機動車保有量為300萬輛。而對于在途車輛，在做“城市大腦”之前，沒有人進行過準確的計算。杭州城市大腦運行中發現，在平峰、不堵車時，杭州市道路上只有20萬輛機動車行駛，在高峰期，數量僅僅增加了10萬輛左右。后來，對其他城市的調查也證實了這一比例，即高峰期在途車輛為機動車保有量的10%左右。

要解決10萬輛車的交通問題和解決300萬輛車的交通問題，所需的資源配置和方案的邏輯是不一樣的。所以才會出現，修了這么多的路，交通仍然擁堵的現象。為了尋找支撐社會發展的資源平衡點，杭州率先開始建設“城市大腦”，利用基于互聯網、數據和計算的機器智能解決城市發展遇到的問題，探索數據資源在城市發展中扮演的角色。

“城市大腦”好比給城市裝上了一個CPU，傳統智慧城市像是給城市裝上了可穿戴設備。可穿戴設備局部看起來可用，但本質是沒有“智商”的，無法與其他部分聯動，而城市大腦可以協同、交互。

據了解，“城市大腦”的運轉使杭州在全國大中城市“堵城”排行榜中，從前三降至三十名以外。在我看來，目前“城市大腦”還可圍繞停車先離場后付費、有車位無違停、就醫先看病后付費、最多付一次、旅游10秒找空房、20秒景點入園、30秒酒店入住、多游一小時等場景，進一步優化，全面推動新場景設計研發。

許寧生中國科學院院士復旦大學校長

建設新型研究型大學，提升科研原創能力，要聚焦于實現“從0到1”的突破，切實解決國家發展和人類進步中的實際問題。當前應重點把握以下幾個方面。

著力構筑“高精尖缺”人才供給高地。新型研究型大學要發揮人才薈萃、學科齊全、思想活躍、基礎雄厚的優勢，成為培育頂尖科技人才的沃土。要深化人才發展體制機制改革，全方位培養、引進、用好人才，特別是要通過完善人才培養使用評價體制機制，為從事原創研究的科研主體提供支持和保障，使其能夠在寬松的環境中潛心解決“從0到1”的問題。

堅決克服唯分數、唯升學、唯文憑、唯論文、唯帽子的頑瘴痼疾，深化新時代教育評價改革。引導科研人員把握正確研究方向，追求有思想的學術、有利于經濟社會發展的科研，以解決重大問題、促進成果應用為導向，推動基礎研究成果落地轉化。鼓勵科研人員追求源頭原始創新，確立符合自身實際的學術研究方向，不盲目跟隨學術熱點。

推進科研管理“放管服”改革。尊重勞動、尊重知識、尊重人才、尊重創造，對從事原創研究的科研人員給予充分信任，幫助他們從繁雜的事務性工作中解脫出來，解除他們的后顧之憂。堅持問題導向，遵循科研規律完善科研管理制度，通過流程再造提高科研管理服務效率，充分調動科研人員的積極性，充分釋放科研人員的創新活力，大力提升科研人員原始創新能力和關鍵核心技術攻關能力。

賀福初中國科學院院士軍事科學院軍事醫學研究院研究員

“精準”二字是醫學界追求的目標，即通過病因的精準診斷，制訂相應的精準治療方案和預防策略。隨著“人類基因組計劃”的完成、基因組測序技術的不斷提升以及生物信息學與大數據科學的快速發展，催生了基因組學驅動的精準醫學，其中最具代表性的就是2006年由美國主導的“癌癥基因組圖譜計劃”，但其仍有不少局限性。為此，美國在此基礎上于2011年啟動臨床蛋白質組腫瘤分析項目，旨在用不同種類癌癥蛋白質組注釋其基因組全景圖，創建了蛋白質組學依附于基因組學的蛋白質組—基因組學。

但這種蛋白質組學研究始終未能擺脫基因組學的先天不足。而我們的CNHPP計劃另辟蹊徑，對多種人體腫瘤進行了全面深入的蛋白質組分析。2018年，我們發表了彌漫型胃癌的蛋白質組全景圖，建立了首個與預后相關的蛋白質組分子分型；2019年，我們率先在《自然》公布了早期肝細胞癌的蛋白質組分子分型并發現新的治療靶標，開啟了蛋白質組驅動的精準醫學新時代；2020年，我們又在《細胞》相繼發表了非小細胞肺癌的蛋白質組分子分型研究，再次證明了蛋白質組學在精準醫學中的獨特性和至關重要性，為我國持續引領國際蛋白質組學研究創造了良好的條件。

如果說抗生素的發明引發了第一代醫學治療技術革命，影像學和分子醫學的發展引發了第二代醫學診斷技術革命，那么，由蛋白質組學驅動的精準醫學，勢必帶來精確診斷與精準治療統一的第三代醫學革命。